vfork,fork,exec函数的区别

vfork与fork的区别
本文详细解释了vfork和fork两种进程创建方式的区别。vfork创建的子进程暂时与父进程共享地址空间,并且保证子进程先运行。而fork则为子进程创建新的地址空间并复制资源。

http://blog.chinaunix.net/u/24474/showart_198537.html

 

 

 

 

vfork用于创建一个新进程,而该新进程的目的是exec一个新进程,
vfork和fork一样都创建一个子进程,但是它并不将父进程的地址空间
完全复制到子进程中,因为子进程会立即调用exec,于是也就不会存放该地址空间。
。不过在子进程中调用exec或exit之前,他在父进程的空间中运行。


vfork和fork之间的另一个区别是: vfork保证子进程先运行,在她调用exec或exit之后
父进程才可能被调度运行。如果在调用这两个函数之前子进程依赖于父进程的进一步动作
,则会导致死锁。


用fork函数创建子进程后,子进程往往要调用一种exec函数以执行另一个程序,
当进程调用一种exec函数时,该进程完全由新程序代换,而新程序则从其main函数
开始执行,因为调用exec并不创建新进程,所以前后的进程id 并未改变,exec只是用
另一个新程序替换了当前进程的正文,数据,堆和栈段。 

 

 

 

回复:

我觉得搞技术的人应该多问问技术背后的历史。

为什么会有vfork,因为以前的fork很傻,当它创建一个子进程时,将会创建一个新的地址空间,并且拷贝父进程的资源,而往往在子进程中会执行exec调用,这样,前面的拷贝工作就是白费力气了,这种情况下,聪明的人就想出了vfork,它产生的子进程刚开始暂时与父进程共享地址空间(其实就是线程的概念了),因为这时候子进程在父进程的地址空间中运行,所以子进程不能进行写操作,并且在儿子“ 霸占”着老子的房子时候,要委屈老子一下了,让他在外面歇着(阻塞),一旦儿子执行了exec或者exit后,相当于儿子买了自己的房子了,这时候就相当于分家了。

其实,现在的fork已经很聪明了,诸如write on copy以及子进程先运行,vfork原来的优势已经没有了,所以希望以后vfork会消失,走向统一!
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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